pythonの速度で気にするところ(高速化メモ) - nobUnagaの日記
高速化に関して 高速化はほんとに色々と罠が多い。意図した計測できていなかったり。(特に、python3はmapとかの返り値がジェネレータになっているので、その計測を間違っている例とかがウェブには多い。) 高速化の前に計測が必須だが，計測に関しては別のまとめを参照。 リストは連結リストではなく配列 Pythonのリストはいわゆる連結リストではなく可変長配列(たぶん)。arrayというのがあるけどそっちは固定長配列。 よって、リストの先頭要素の挿入/削除(insert/pop)とかはしない。 また，順次appendしていくと容量オーバーのときに領域の拡張が発生し，コピーが発生し得る。それを避けるためには，サイズがわかっているなら，[None]*n_sizeなどで予め領域を確保しておく。任意のオブジェクトを格納出来ることから，おそらくリストの要素はそのオブジェクトへのポインタだと思うのでNone
Python, Performance, and GPUs
This blogpost was delivered in talk form at the recent PASC 2019 conference. Slides for that talk are here. Executive SummaryWe’re improving the state of scalable GPU computing in Python. This post lays out the current status, and describes future work. It also summarizes and links to several other more blogposts from recent months that drill down into different topics for the interested reader. B
Locust.io
An open source load testing tool. Define user behaviour with Python code, and swarm your system with millions of simultaneous users. Define user behaviour in code No need for clunky UIs or bloated XML. Just plain code. Distributed & Scalable Locust supports running load tests distributed over multiple machines, and can therefore be used to simulate millions of simultaneous users Proven & Battle-te
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